在擁擠的場景中進行物體檢測具有挑戰(zhàn)性。當(dāng)物體聚集時，它們往往會在很大程度上彼此重疊，從而導(dǎo)致遮擋。由相同類別的對象引起的遮擋稱為類內(nèi)遮擋，也稱為人群遮擋。物體檢測器需要確定人群中不同物體的位置，并準(zhǔn)確描繪其邊界。即使對于人類注釋者，許多情況也極具挑戰(zhàn)性。在自動駕駛中，至少有幾種場景需要處理擁擠場景中的物體檢測：停車場或城市街道中的車輛檢測以及十字路口上的行人檢測。用于行人和車輛檢測的擁擠場景示...

本文將介紹INESCTEC和波爾圖大學(xué)的FaculdadedeEngenhariadaUniversidade做的UOLO生物醫(yī)學(xué)圖像中的自動對象檢測和分割。這作為DLMIA2018技術(shù)報告發(fā)布。本文提出了UOLO(上圖)，一種同時檢測和分割醫(yī)學(xué)圖像中感興趣結(jié)構(gòu)的新穎框架。UOLO是用于同時檢測和分割醫(yī)學(xué)圖像中對象的網(wǎng)絡(luò)。利用注釋數(shù)據(jù)進行分割的優(yōu)點是即使使用少量圖像數(shù)據(jù)也可以保持較高的檢測性能。解剖結(jié)構(gòu)的檢測和分割是一項醫(yī)學(xué)成像分析的核心任務(wù)，因為它可以勾畫...

建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，需要采取幾個步驟。其中兩個最重要的步驟是實現(xiàn)正向和反向傳播。這兩個詞聽起來真的很沉重，并且總是讓初學(xué)者感到恐懼。但實際上，如果將這些技術(shù)分解為各自的步驟，則可以正確理解它們。在本文中，我們將專注于反向傳播及其每個步驟的直觀知識。什么是反向傳播這只是實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一項簡單技術(shù)，允許我們計算參數(shù)的梯度，以執(zhí)行梯度下降并使成本函數(shù)最小化。許多學(xué)者將反向傳播描述為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中數(shù)學(xué)上最密集...

只需看一次(YOLO)是快速、準(zhǔn)確的單階段目標(biāo)檢測器。最近發(fā)布的YOLOv4與其他目標(biāo)檢測器相比，顯示出非常好的結(jié)果。1.介紹當(dāng)今大多數(shù)精確模型都需要使用許多GPU進行大minibatch的訓(xùn)練，使用單GPU訓(xùn)練實際上會使訓(xùn)練變得緩慢且不切實際。YOLOv4目標(biāo)檢測器可以在具有較小minibatch批處理大小的單GPU上進行訓(xùn)練，使得使用單1080Ti或2080TiGPU訓(xùn)練出超快速和精確的目標(biāo)檢測器成為可能。YOLOv4在MSCOCO數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)了實時檢測的最優(yōu)表...